信息概念被提出之后，对信息本质的认识开始慢慢深入。如果仅仅采用“申农熵”的概率形式，则它无法解释“广域”范围的信息现象。这是一个有趣的事件，也就是，它让我们看到了信息本质问题，在推进时的一个瓶颈问题，这就可能是“推进”的前行的一个根本。

逼近信息与能量关系的，是Rolf Landauer。Rolf Landauer（1961），在《IBM研究通讯》发表了一篇著名论文，即：《不可逆性与计算过程中的热量产生》“Irreversibility and Heat Genration in the Computing Process”。在这篇paper中，它给出了一个惊人论断“经典计算机中要改变一个经典比特信息，需要不可避免消耗掉至少KTln2的能量，变成热量消耗掉”。（k是玻尔兹曼常数，T是经典计算机所处的外接物理环境的温度。）这仍然不是一个普遍意义的“信息能量过程”。

在认知科学领域，在其开始之初，曾经尝试用信息熵的形式，来对脑信息机制进行研究（Miller，2012），困难重重。人的信息机制的问题，却埋下了“伏笔”。在信息学，人的信息的问题范畴，逐渐被圈定为“广义信息学”，而把原来范畴作为“狭义信息学”。

把这些问题放置在一起的有趣在于，信息的本质要出来，信息能量的关系要出来。若我们重新理出这些证据，则会逼近某种事实

（1）熵首先产生于物理学的热力学，若信息学是一个普遍性规律，则它适用于物理学。

（2）熵的概率，可以用于消息的测度，在语义层次，被用于度量消息的不确定性属性，这是信息学开辟的领域之一。

（3）生物信息系统、人的信息系统。以认知、心物、信号检测等的信息属性的揭示为标志，信息性可能是生物性、精神性、社会性存在的一个底层。

若信息是普适性、普遍性，则它的适用对象也就显现。物理性、生物性、精神性、社会性背后共通的一个基本属性。去掉物理、生物、精神、社会场景之后的那个基本属性是什么？

概述出来，就只有4个问题：

（1）信号的本质是什么？

（2）相互作用的本质是什么？

（3）信息力的本质是什么？

（4）变化、信号、相互作用、熵、信息力的连接关系是什么？

这4个点，是信息能量关系，在物理、生物、精神、社会下的通联属性。若把它作为信息学的底座，则可能就是“广义信息学”行进的一个路径。这个因果律，也就指向“信息能量”关系，换言之，可能应该是“广义信能方程”。而可能不再纠缠于现在对信息现象的表象层面。在数理性上，才有可能找到一次突破。